| 研究課題/領域番号 |
21K09869
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分57030:保存治療系歯学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
榊原 安侑子 東京大学, 医学部附属病院, 特任臨床医 (90897282)
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| 研究分担者 |
末永 英之 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (10396731)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | コンピュータ外科学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
歯内療法は根管形態の複雑な三次元（3D）の空間認識が重要である。これまでに、手術用ビデオ顕微鏡システムを用い、コンピュータビジョンにより歯を画像認識してマーカーを用いずに画像情報により、CT（コンピュータ断層撮影）画像と患者位置の空間的対応関係を求める処理（レジストレーション）を行う拡張現実（AR）技術の開発を行ってきた。本研究では、人工知能（AI）が自動で取得したデータから認識・理解し、根管などの3D画像を構築してCT画像（コンピュータ空間）と患者位置（現実空間）のレジストレーションを行う、AI搭載手術用ビデオ顕微鏡を用いたAR歯内療法支援システムを開発する。
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| 研究成果の概要 |
歯内療法では、硬組織に囲まれ直視が困難な狭小な根管を治療するため、歯の内部に広がる髄腔の3次元的な位置関係を把握することが重要である。本研究では、手術用ビデオ顕微鏡を使用して、患者のCT画像に基づいてコンピュータ上で仮想的に構築された3次元画像との位置合わせを実現した。これにより、術者の経験や勘ではなく、歯の根管の3D画像を自動的に表示したデータに基づいて根管治療を行うことが可能となる。将来的にはロボット手術にも応用される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
新しい歯内療法学の展開には、最先端の情報学、ロボット工学、バイオなどの学際的な基盤技術体系を構築することが必要であると思われる。歯内療法学の分野にコンピュータビジョンや拡張現実などの最新のテクノロジーを導入することによって生まれる新たな技術は、歯内療法の新たな展開という観点からも重要と考えられる。歯の根管の3D画像を自動的に表示したデータに基づいて根管治療を行うことで、複雑な根管形態を誰にでも容易に把握することが可能となり、より確実な診断と治療が可能となる。低侵襲治療を大きく変貌させる可能性が高く、得られた成果は極めて広範な疾患の治療に有用なものとなる。
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